2012 সালে তাদের প্রবর্তনের পর থেকে, স্থানীয় জলবায়ু অঞ্চলগুলি (LCZs) শহুরে ল্যান্ডস্কেপগুলিকে চিহ্নিত করার জন্য একটি নতুন মান হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে, যা একটি সামগ্রিক শ্রেণিবিন্যাস পদ্ধতি প্রদান করে যা মাইক্রো-স্কেল ল্যান্ড-কভার এবং সংশ্লিষ্ট ভৌত বৈশিষ্ট্যগুলিকে বিবেচনা করে।
স্থানীয় জলবায়ু অঞ্চলগুলির এই বৈশ্বিক মানচিত্র, 100 মিটার পিক্সেল আকারে এবং নামমাত্র বছরের 2018 এর প্রতিনিধি, একাধিক পৃথিবী পর্যবেক্ষণ ডেটাসেট এবং বিশেষজ্ঞ LCZ ক্লাস লেবেল থেকে প্রাপ্ত। LCZ_Filter বেশিরভাগ ব্যবহারকারীদের জন্য প্রস্তাবিত ব্যান্ড। অন্যান্য শ্রেণীবিভাগ ব্যান্ড, LCZ, শুধুমাত্র প্রদান করা হয় কারণ এটি LCZ_Probability ব্যান্ড গণনা করতে ব্যবহৃত হয়।
এলসিজেড স্কিমটি শহুরে এবং গ্রামীণ ল্যান্ডস্কেপ প্রকারের উপর ফোকাস করে অন্যান্য ভূমি ব্যবহার/জমি কভার স্কিমগুলির পরিপূরক করে, যা এলসিজেড স্কিমের 17টি শ্রেণীর যেকোনো একটি দ্বারা বর্ণনা করা যেতে পারে। 17টি LCZ ক্লাসের মধ্যে, 10টি 'নির্মিত' পরিবেশকে প্রতিফলিত করে এবং প্রতিটি LCZ টাইপ নগরায়নে বায়ুমণ্ডলীয় প্রতিক্রিয়ার মডেলের জন্য গুরুত্বপূর্ণ শহুরে ক্যানোপি প্যারামিটারের জেনেরিক সংখ্যাসূচক বর্ণনার সাথে যুক্ত। উপরন্তু, যেহেতু এলসিজেডগুলি মূলত শহুরে তাপ দ্বীপ অধ্যয়নের জন্য একটি নতুন কাঠামো হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছিল, তাই এগুলিতে 'প্রাকৃতিক' ল্যান্ড-কভার ক্লাসগুলির একটি সীমিত সেট (7) রয়েছে যা 'নিয়ন্ত্রণ' বা 'প্রাকৃতিক রেফারেন্স' এলাকা হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।
যেহেতু LCZ স্কিমের এই সাতটি প্রাকৃতিক শ্রেণী বিশ্বের বিদ্যমান প্রাকৃতিক বাস্তুতন্ত্রের বৈচিত্র্যকে ক্যাপচার করতে পারে না, তাই আমরা ব্যবহারকারীদের পরামর্শ দিই - যদি প্রয়োজন হয় - বিল্ড LCZ ক্লাসগুলিকে অন্য যেকোন ল্যান্ড-কভার পণ্যের সাথে একত্রিত করতে যা প্রাকৃতিক ল্যান্ড-কভার ক্লাসের বিস্তৃত পরিসর প্রদান করে।
LCZ ক্লাস সহ কাঁচা, পিক্সেল-ভিত্তিক বিশ্বব্যাপী LCZ মানচিত্র
LCZ_Filter
মিটার
LCZ ক্লাস সহ প্রস্তাবিত বিশ্বব্যাপী LCZ মানচিত্র। LCZ লেবেলগুলি Demuzere et al-এ বর্ণিত রূপগত গাউসিয়ান ফিল্টার প্রয়োগ করার পরে প্রাপ্ত হয়। (2020)
LCZ_Probability
%
মিটার
একটি সম্ভাব্যতা স্তর যা শনাক্ত করে যে পিক্সেল প্রতি কতবার মোডাল LCZ বেছে নেওয়া হয়েছে (যেমন 60% সম্ভাব্যতার মানে হল 50টি LCZ মডেলের মধ্যে 30 বার মোডাল LCZ ক্লাস ম্যাপ করা হয়েছে)। এটি LCZ স্তর থেকে প্রাপ্ত একটি পিক্সেল-ভিত্তিক সম্ভাব্যতা
2012 সালে তাদের প্রবর্তনের পর থেকে, স্থানীয় জলবায়ু অঞ্চলগুলি (LCZs) শহুরে ল্যান্ডস্কেপগুলিকে চিহ্নিত করার জন্য একটি নতুন মান হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে, যা একটি সামগ্রিক শ্রেণিবিন্যাস পদ্ধতি প্রদান করে যা মাইক্রো-স্কেল ল্যান্ড-কভার এবং সংশ্লিষ্ট ভৌত বৈশিষ্ট্যগুলিকে বিবেচনা করে। স্থানীয় জলবায়ু অঞ্চলের এই বিশ্ব মানচিত্র, 100m পিক্সেল আকারে এবং নামমাত্র বছরের জন্য প্রতিনিধি …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis dataset provides a global map of Local Climate Zones (LCZs) at a 100m resolution for the nominal year 2018.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eLCZs offer a standardized classification of urban landscapes, incorporating micro-scale land cover and physical properties for climate studies.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset includes 17 LCZ classes, representing both built environments (10) and natural land cover types (7).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe 'LCZ_Filter' band is recommended for general use, offering a morphologically filtered LCZ classification.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers may combine the built LCZ classes with other land cover products for more detailed analyses of natural ecosystems.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Global map of Local Climate Zones, latest version\n\nDataset Availability\n: 2018-01-01T00:00:00Z--2019-01-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [Bochum Urban Climate Lab](https://lcz-generator.rub.de/global-lcz-map)\n\nTags\n:\n[climate](/earth-engine/datasets/tags/climate) [landcover](/earth-engine/datasets/tags/landcover) [landuse-landcover](/earth-engine/datasets/tags/landuse-landcover) [urban](/earth-engine/datasets/tags/urban) \n\n#### Description\n\nSince their introduction in 2012, Local Climate Zones (LCZs) emerged as\na new standard for characterizing urban landscapes, providing a holistic\nclassification approach that takes into account micro-scale land-cover and\nassociated physical properties.\n\nThis global map of Local Climate Zones, at 100m pixel size and\nrepresentative for the nominal year 2018, is derived from multiple earth\nobservation datasets and expert LCZ class labels. LCZ_Filter is the\nrecommended band for most users. The other classification band, LCZ, is\nonly provided as it is used to calculate the LCZ_Probability band.\n\nThe LCZ scheme complements other land use / land cover schemes by\nits focus on urban and rural landscape types, which can be described by\nany of the 17 classes in the LCZ scheme. Out of the 17 LCZ classes, 10\nreflect the 'built' environment, and each LCZ type is associated with\ngeneric numerical descriptions of key urban canopy parameters critical to\nmodel atmospheric responses to urbanisation. In addition, since LCZs were\noriginally designed as a new framework for urban heat island studies, they\nalso contain a limited set (7) of 'natural' land-cover classes that can be\nused as 'control' or 'natural reference' areas.\n\nAs these seven natural classes in the LCZ scheme can not capture the\nheterogeneity of the world's existing natural ecosystems, we advise\nusers - if required - to combine the built LCZ classes with any other\nland-cover product that provides a wider range of natural land-cover\nclasses.\n\nSee also:\n\n- [LCZ Typology](https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00019.1)\n\n- [Global map of LCZs - paper](https://doi.org/10.5194/essd-14-3835-2022)\n\n- [Global map of LCZs - dataset](https://doi.org/10.5281/zenodo.6364593)\n\n- [LCZ Gaussian filtering](https://doi.org/10.1038/s41597-020-00605-z)\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n100 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Pixel Size | Description |\n|-------------------|-------|------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `LCZ` | | meters | The raw, pixel-based global LCZ map with LCZ classes |\n| `LCZ_Filter` | | meters | The recommended global LCZ map with LCZ classes. LCZ labels are obtained after applying the morphological Gaussian filter described in Demuzere et al. (2020) |\n| `LCZ_Probability` | % | meters | A probability layer that identifies how often the modal LCZ was chosen per pixel (e.g. a probability of 60% means that the modal LCZ class was mapped 30 times out of 50 LCZ models). This is a pixel-based probability derived from the LCZ layer |\n\n**LCZ Class Table**\n\n| Value | Color | Description |\n|-------|---------|----------------------------|\n| 1 | #8c0000 | Compact highrise |\n| 2 | #d10000 | Compact midrise |\n| 3 | #ff0000 | Compact lowrise |\n| 4 | #bf4d00 | Open highrise |\n| 5 | #ff6600 | Open midrise |\n| 6 | #ff9955 | Open lowrise |\n| 7 | #faee05 | Lightweight lowrise |\n| 8 | #bcbcbc | Large lowrise |\n| 9 | #ffccaa | Sparsely built |\n| 10 | #555555 | Heavy industry |\n| 11 | #006a00 | Dense Trees (LCZ A) |\n| 12 | #00aa00 | Scattered Trees (LCZ B) |\n| 13 | #648525 | Bush, scrub (LCZ C) |\n| 14 | #b9db79 | Low plants (LCZ D) |\n| 15 | #000000 | Bare rock or paved (LCZ E) |\n| 16 | #fbf7ae | Bare soil or sand (LCZ F) |\n| 17 | #6a6aff | Water (LCZ G) |\n\n**LCZ_Filter Class Table**\n\n| Value | Color | Description |\n|-------|---------|----------------------------|\n| 1 | #8c0000 | Compact highrise |\n| 2 | #d10000 | Compact midrise |\n| 3 | #ff0000 | Compact lowrise |\n| 4 | #bf4d00 | Open highrise |\n| 5 | #ff6600 | Open midrise |\n| 6 | #ff9955 | Open lowrise |\n| 7 | #faee05 | Lightweight lowrise |\n| 8 | #bcbcbc | Large lowrise |\n| 9 | #ffccaa | Sparsely built |\n| 10 | #555555 | Heavy industry |\n| 11 | #006a00 | Dense Trees (LCZ A) |\n| 12 | #00aa00 | Scattered Trees (LCZ B) |\n| 13 | #648525 | Bush, scrub (LCZ C) |\n| 14 | #b9db79 | Low plants (LCZ D) |\n| 15 | #000000 | Bare rock or paved (LCZ E) |\n| 16 | #fbf7ae | Bare soil or sand (LCZ F) |\n| 17 | #6a6aff | Water (LCZ G) |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\n[CC-BY-4.0](https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html)\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Demuzere M.; Kittner J.; Martilli A.; Mills, G.; Moede, C.; Stewart, I.D.; van Vliet, J.; Bechtel, B.\n A global map of local climate zones to support earth system modelling and urban-scale environmental science.\n Earth System Science Data 2022, 14 Volume 8: 3835-3873.\n [doi:10.5194/essd-14-3835-2022](https://doi.org/10.5194/essd-14-3835-2022)\n\n### DOIs\n\n- \u003chttps://doi.org/10.5281/zenodo.6364593\u003e\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.ImageCollection('RUB/RUBCLIM/LCZ/global_lcz_map/latest')\n .mosaic();\n\nvar visualization = {\n bands: ['LCZ_Filter'],\n min: 1,\n max: 17,\n palette: [\n '8c0000','d10000','ff0000','bf4d00','ff6600',\n 'ff9955','faee05','bcbcbc','ffccaa','555555',\n '006a00','00aa00','648525','b9db79','000000',\n 'fbf7ae','6a6aff'\n ]\n};\n\nMap.setCenter(7.26, 51.44, 6);\nMap.addLayer(dataset, visualization, 'LCZ_Filter');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/RUB/RUB_RUBCLIM_LCZ_global_lcz_map_latest) \n[Global map of Local Climate Zones, latest version](/earth-engine/datasets/catalog/RUB_RUBCLIM_LCZ_global_lcz_map_latest) \nSince their introduction in 2012, Local Climate Zones (LCZs) emerged as a new standard for characterizing urban landscapes, providing a holistic classification approach that takes into account micro-scale land-cover and associated physical properties. This global map of Local Climate Zones, at 100m pixel size and representative for the nominal year ... \nRUB/RUBCLIM/LCZ/global_lcz_map/latest, climate,landcover,landuse-landcover,urban \n2018-01-01T00:00:00Z/2019-01-01T00:00:00Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [https://doi.org/10.5281/zenodo.6364593](https://doi.org/https://lcz-generator.rub.de/global-lcz-map)\n- [https://doi.org/10.5281/zenodo.6364593](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/RUB_RUBCLIM_LCZ_global_lcz_map_latest)"]]
